<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
</head>
<body style="margin:0; padding:30px; width:210mm; height:297mm; background:#f5f6fa; font-family:'Segoe UI', sans-serif; display:grid; grid-template-rows:auto 1fr; gap:25px;">

<!-- 标题区 -->
<div class="hero" style="text-align:center; border-bottom:5px solid #273c75; padding-bottom:25px;">
    <text style="display:block; font-size:42px; font-weight:800; color:#192a56; margin:20px 0; letter-spacing:2px;">深度学习在医学影像分析中的创新应用</text>
    <text style="display:block; font-size:20px; color:#718093;">作者：王明阳，陈晓，张伟，李娜</text>
    <text style="display:block; font-size:18px; color:#7f8fa6;">单位：清华大学智能医学研究中心</text>
</div>

<!-- 主体内容 -->
<div class="main-body" style="display:grid; grid-template-columns:1.2fr 1fr; gap:30px; height:calc(297mm - 180px);">
    <!-- 左列 -->
    <div class="left" style="display:grid; gap:25px;">
        <div class="abstract" style="background:#fff; padding:20px; border-radius:10px; box-shadow:0 5px 15px rgba(0,0,0,0.1);">
            <text style="display:block; font-size:28px; font-weight:600; color:#40739e; margin-bottom:15px;">研究摘要</text>
            <text style="display:block; font-size:17px; line-height:1.8; color:#353b48;">本研究提出新型三维卷积神经网络架构Med3D-Net，通过多模态特征融合技术，在CT/MRI医学影像分析中实现病灶检测准确率提升15.3%。创新性引入自适应注意力机制...</text>
        </div>

        <div class="method" style="background:#fff5f6; padding:20px; border-left:6px solid #e84118;">
            <text style="display:block; font-size:28px; font-weight:600; color:#c23616; margin-bottom:15px;">技术方法</text>
            <text style="display:block; font-size:17px; line-height:1.8; margin:10px 0;">1. 三维残差卷积模块设计</text>
            <text style="display:block; font-size:17px; line-height:1.8; margin:10px 0;">2. 跨模态特征对齐算法</text>
            <text style="display:block; font-size:17px; line-height:1.8; margin:10px 0;">3. 动态区域聚焦机制</text>
            <div style="display:grid; grid-template-columns:1fr 1fr; gap:15px; margin-top:20px;">
                <image style="width:100%; height:180px; border-radius:8px; object-fit:cover;"></image>
                <image style="width:100%; height:180px; border-radius:8px; object-fit:cover;"></image>
            </div>
        </div>
    </div>

    <!-- 右列 -->
    <div class="right" style="display:grid; gap:25px;">
        <div class="experiment" style="background:#fff; padding:20px; border-radius:10px; box-shadow:0 5px 15px rgba(0,0,0,0.1);">
            <text style="display:block; font-size:28px; font-weight:600; color:#8c7ae6; margin-bottom:15px;">实验分析</text>
            <div style="display:grid; grid-template-columns:repeat(3,1fr); gap:15px;">
                <image style="width:100%; height:150px; border:2px solid #dcdde1;"></image>
                <image style="width:100%; height:150px; border:2px solid #dcdde1;"></image>
                <image style="width:100%; height:150px; border:2px solid #dcdde1;"></image>
            </div>
            <text style="display:block; font-size:17px; line-height:1.8; margin-top:20px;">在LIDC-IDRI数据集上的对比实验显示，本方法在敏感性和特异性指标上均优于现有基准模型...</text>
        </div>

        <div class="introduction" style="background:#e8f8f5; padding:20px; border-radius:10px;">
            <text style="display:block; font-size:28px; font-weight:600; color:#079992; margin-bottom:15px;">研究背景</text>
            <text style="display:block; font-size:17px; line-height:1.8;">全球每年新增癌症病例2000万例，早期筛查准确率不足65%。传统医学影像分析存在人工依赖度高、效率低下等问题...</text>
        </div>
    </div>

    <!-- 跨列结论 -->
    <div class="result" style="background:#192a56; padding:25px; grid-column:1/-1; border-radius:10px; color:white;">
        <text style="display:block; font-size:28px; font-weight:600; margin-bottom:15px;">核心结论</text>
        <text style="display:block; font-size:17px; line-height:1.8;">1. 检测效率提升40%　2. 假阳性率降低至8.7%　3. 模型参数量减少25%</text>
        <text style="display:block; font-size:17px; line-height:1.8; margin-top:15px;">成果已发表于Nature子刊，获MICCAI 2023最佳论文奖</text>
    </div>
</div>
</body>
</html>